Akiyamaリクルーター/採用ブランディングキャリア採用を担当しています。12年経験し、FA制度で2017年に人事本部へ。現在は、中途採用(エンジニア担当)として日々奮闘しています!2005年ソフトバンクに入社。ブロードバンドの営業、モバイルの代理店営業等を経験し、2011年よりHRBPとしてIT、技術部門を担当。リクルーターと採用ブランディングを担っています。中心に、ジョイントベンチャーにおける全ての職種、経営人材から事業企画、営業/マーケティング、プリセールス、管理など多岐にわたります。いずれも先端テクノロジーを駆使した新規事業を創出するエキサイティングなポジションです。doAI・データサイエンス部のマネジャーの面々。AI・データサイエンス部・部長の山田。AI・データサイエンス部」と「データエンジニアリング部」は、合わせて約60名の組織です。ソフトバンク社内の課題や、お客様の課題を機械学習や統計技術を駆使して解決していく組織です。具体的には、以下のようなプロジェクトを手掛けています。※プロジェクトの詳細は、下記<どうやっているのか>をご覧ください。【AI・データサイエンス部、データエンジニアリング部の組織体制】AI・データサイエンス部、データエンジニアリング部は、それぞれ以下の2つの課に分かれています。ご自身のスキルや志向に応じて、いずれかの組織に所属していただくことになります。・システム開発だけでなく、各種データの整備やデータ活用のための業務フローの建てつけ、利用規約の整備なども各部署と調整しながら行います。システムデザイン課・課長の金子。「他部署の社員とのやりとりが多いので、コミュニケーション力も重要です」ソフトバンクは国内通信事業だけではなく、最新のテクノロジーを活用した付加価値のある新しいサービスや製品を次々に提供している。シンギュラリティのキーとなるのは、「AI」「スマートロボット」「IoT」の3つのテクノロジーだ【情報革命に向けてのAI活用】ソフトバンクグループは、「情報革命で人々を幸せに」を経営理念とし、「世界の人々から最も必要とされる企業グループ」となることを目指しています。このビジョンを実現するために、AIの活用は最も重要な戦略のひとつに位置づけられています。そのため、社内でのコンセンサスも取りやすく、プロジェクトを推進しやすい状況です。ソフトバンクグループの企業群が拡大していく中で、AI活用のニーズは多方面で高まっています。日々、様々なAI活用のテーマが生まれているので、最先端のソリューションに携わることもできるでしょう。AI設計部も新しい組織ですので、チーム自体の拡大にも寄与できる仕事です。情報革命に向けて、刺激的な環境に身を置き、自身を成長させるチャンスに溢れています。データサイエンス課・課長の合志。データソリューション課・課長の北野。【プロジェクトの例】AI・データサイエンス部、データエンジニアリング部では、以下のようなプロジェクトをリードしています。◎モバイル通信サービス向けソリューション大きく分けて、「お客様向けプロジェクト」と「社内向けプロジェクト」の2つを推進しています。●お客様向けプロジェクトマーケティングチームと協働して、お客様の満足度を向上させることがミッションです。数千万人のお客様が生み出す、大量のデータを扱えます。お客様一人ひとりを分析して、オプションサービスのレコメンドを行ったり、満足度をスコアリングして、その向上を図る取り組みを推進中です。●社内向けプロジェクトAI技術を応用し、社内の業務改善を行っています。用いてお客様の声を自動分類したり、音声データのテキスト化を行うソリューションを開発中です。けソリューションモバイル通信の基地局で収集している、数千万レコードの位置データを用いて、様々なソリューションを展開しています。今まで行なった実証実験では、地震が起きた際の避難状況を分析したり、インフラ系の企業とは、道路や橋の利用状況を解析して都市計画に活かしたりと、様々な取り組みを推進中です。◎グループ会社とのコラボレーションソフトバンクグループ内には、AI/IoT事業を手掛ける様々な企業があります。それらの企業とコラボレーションを行い、グループとしての提供価値や技術力を向上させることも、重要なミッションです。半導体の設計を行っているARMとデータ分析基盤の情報交換を行ったり、他のグループ企業と基盤を連携させてデータの活用を推進したりと、協業を加速させています。「フラット」であることが、AI・データサイエンス部、データエンジニアリング部の組織風土の特徴です。プロジェクトをスタートさせる際の判断基準は、合理的で明確であることを心がけています。メンバー一人ひとりの意見をもとに意思決定を行うことも、AI・データサイエンス部、データエンジニアリング部のカルチャーのひとつです。そのために必要な技術情報や社内の情報は、部内で積極的に共有されています。データソリューション課・課長の北野のコメント。「自分の組織は、指揮者のいないオーケストラを目指しています。memberエンジニア寄りの方/ビジネス寄りの方、それぞれのデータサイエンティストの方にポジションをご用意できます。AI・データサイエンス部、データエンジニアリング部内では、様々なバックグラウンドを持つデータサイエンティストが働いており、「ソフトバンクの技術を通じて、社会を変えていきたい」という想いがあれば、活躍できるフィールドが多くあります。・社内のビジネス課題を解決する為、必要となるデータを調査・収集し、データ分析を行います。・必要となるデータをサーバ上に収集し、SQL、R等で加工、分析します。・予測モデル作成の場合、アルゴリズム選択を行い、予測精度向上を実施します。プランニング等をとりまとめたレポートを作成し、社内ビジネス部門へのプレゼンテーションを行う事で、具体的な施策・改善アクションの支援を行います。・システム設計・開発・検証は内製する場合と外部ベンダーと協力して進める場合があります。Learning等を用いて、自然言語、画像を取り扱うAIサービスの開発を行います。うちいずれかの分野に関して、プロジェクトを推進した経験を有すること。以下のうちいずれかの分野の経験を有すること。posts「PayPay」を中心としたFinTechエコシステムを実現する。